Gousto 正在使用图技术个性化其配料清单
挑战
Gousto 的核心价值观是不断发展其产品和服务，以更好地满足需求并为客户提供最大便利。在过去的一年中，它扩大了菜单，提供了更多选择——每周 30 种食谱，涵盖各种新系列（包括无麸质和植物性）。但这带来了一个挑战：选择越多，菜单就越难浏览。因此，需要个性化，Gousto 数据科学家 Irene Iriarte Carretero 说道。
“便利性和选择之间的最佳平衡点是个性化，因此我们致力于使用技术使客户互动更具相关性——使购物者更容易找到他们想要的菜肴，并同时为他们提供极佳的体验，”Iriarte Carretero 说。
解决方案
Gousto 使用两个不同的数据源：首先是订阅者之前与菜单的互动，其次是其掌握的即将推出的食谱信息。这使得该公司能够创建食谱相似度度量，为其菜单设计师提供一个良好的指示，让他们了解他们认为每个客户最喜欢的食谱。Neo4j 的图数据库技术尤其擅长捕捉数据中的细微关联，并且已被采用作为对食品中这种不那么明显的关联和连接网络进行建模的方式。
因此，Iriarte Carretero 说，该团队现在拥有一个混合推荐系统，它结合了协同过滤和内容过滤方法的优点，以查找配料和菜肴的相似之处。
为什么选择 Neo4j？
“我们研究了我们的选择，Neo4j 进入了我们的视野，我们非常喜欢它的功能和界面，”Iriarte Carretero 说。“Cypher 也非常容易上手，让我们开始处理数据。”
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